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课程介绍
课时目录
暂无课程介绍,敬请期待开课!
第01节
第一章 1-关联规则概述
00:06:57
第02节
第一章 2-支持度与置信度
00:08:58
第03节
第一章 3-提升度的作用
00:08:44
第04节
第一章 4-Python实战关联规则
00:09:04
第05节
第一章 5-数据集制作
第06节
第一章 6-电影数据集题材关联分析
第07节
第二章 1-数据与任务分析
第08节
第二章 2-提取月份信息进行统计分析
00:05:34
第09节
第二章 3-房价随星期变化的可视化展示
第10节
第二章 4-房屋信息指标分析
第11节
第二章 5-提取房屋常见设施
第12节
第二章 6-房屋规格热度图分析
第13节
第二章 7-预处理与建模准备
第14节
第二章 8-随机森林与LightGBM
00:07:20
第15节
第二章 9-训练与评估
第16节
第三章 1-数据与任务介绍
00:05:25
第17节
第三章 2-文本词频统计
第18节
第三章 3-ngram结果可视化展示
00:12:36
第19节
第三章 4-文本清洗
00:10:09
第20节
第三章 5-相似度计算
第21节
第三章 6-得出推荐结果
第22节
第四章 1-数据任务分析
第23节
第四章 2-特征工程制作
第24节
第四章 3-统计指标生成
第25节
第四章 4-特征信息提取
第26节
第四章 5-标签变换
第27节
第四章 6-输入数据制作
第28节
第四章 7-Xgboost训练模型
第29节
第四章 8-生成输出结果
00:11:43
第30节
第五章 1-数据与任务简介
00:08:49
第31节
第五章 2-数据问题探索与解决方案
第32节
第五章 3-剔除开挂数据
第33节
第五章 4-类别变量处理
00:08:28
第34节
第五章 5-绘图统计分析
第35节
第五章 6-热度图展示
第36节
第五章 7-随机森林建模
00:08:25
第37节
第五章 8-特征重要性
第38节
第六章 1-模型解释方法与实践
第39节
第六章 2-部分依赖图解释
00:06:05
第40节
第六章 3-双变量分析
00:05:54
第41节
第六章 4-ShapValues指标分析
00:10:23
第42节
第六章 5-疾病引起原因分析实战
00:09:38
第43节
第七章 1-Python字符串处理
第44节
第七章 2-正则表达式基本语法
00:09:06
第45节
第七章 3-正则常用符号
第46节
第七章 4-常用函数介绍
第47节
第七章 5-NLTK工具包简介
第48节
第七章 6-停用词过滤
第49节
第七章 7-词性标注
00:08:21
第50节
第七章 8-数据清洗实例
第51节
第七章 9-Spacy工具包
第52节
第七章 10-名字实体匹配
00:06:56
第53节
第七章 11-恐怖袭击分析
00:11:07
第54节
第七章 12-统计分析结果
第55节
第七章 13-结巴分词器
第56节
第七章 14-词云展示
第57节
第八章 1-词向量模型通俗解释
00:08:14
第58节
第八章 2-模型整体框架
00:10:09
第59节
第八章 3-训练数据构建
00:05:10
第60节
第八章 4-CBOW与Skip-gram模型
00:08:20
第61节
第八章 5-负采样方案
00:07:40
第62节
第九章 1-任务概述
00:10:51
第63节
第九章2-词袋模型
00:06:34
第64节
第九章 3-词袋模型分析
00:11:59
第65节
第九章 4-TFIDF模型
00:08:04
第66节
第九章 5-word2vec词向量模型
00:08:29
第67节
第九章 6-深度学习模型
00:05:17
第68节
第十章 1-数据与任务介绍
00:08:22
第69节
第十章 2-数据分析与可视化展示
第70节
第十章 3-连续值离散化与可视化细节
第71节
第十章 4-加载数据坐标到实际地图中进行分析
第72节
第十章 5-特征相关性分析
第73节
第十章 6-缺失值填充
00:06:41
第74节
第十章 7-sklearn工具包预处理模块
第75节
第十章 8-离散属性特征处理
第76节
第十章 9-构建合适的特征
第77节
第十章 10-序列化执行预处理操作
00:06:59
第78节
第十章 11-完成所有预处理操作
第79节
第十章 12-构建回归模型
第80节
第十一章 1-数据任务介绍及缺失值处理
00:12:09
第81节
第十一章 2-EDA数据探索分析
00:10:52
第82节
第十一章 3-特征展示分析
00:10:50
第83节
第十一章 4-KDEPLOT展示
00:09:22
第84节
第十一章 5-部分特征分析与可视化
第85节
第十一章 6-数据检查与特征工程
00:12:31
第86节
第十一章 7-多项式特征
00:09:24
第87节
第十一章 8-自定义特征
00:05:49
第88节
第十一章 9-逻辑回归模型
00:09:54
第89节
第十一章 10-结果评估
00:13:02
第90节
第十一章 11结果评估02
00:10:07
第91节
第十二章 1-数据与任务流程分析
00:08:06
第92节
第十二章 2-图片数据导入
00:09:22
第93节
第十二章 3-图像特征编码
00:09:15
第94节
第十二章 4-数组保存与读取
00:04:55
第95节
第十二章 5-得出聚类结果
00:10:34
第96节
第十二章 6-聚类效果可视化展示
00:16:45
主讲老师
唐宇迪
同济大学硕士,华东理工大学博士,精通机器学习算法,主攻计算机视觉方向,著有《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》,线上选课学员30W+,累计开发课程50余门覆盖人工智能热门方向。联通,移动,中信等公司特邀企业培训导师,全国高校教师培训讲师,开展线下与直播培训百余场,具有丰富的授课经验。课程风格通俗易懂,擅长有最接地气的方式讲解复杂的算法问题。
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